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241 AI（第3页）

均方误差我就不多讲了，应该都懂吧。”

“......”

路舟抬眼看了三人一眼，“那么接下来训练的优化就集中在了将loss值减小。

具体来说就是对上述得到的loss值函数形式进行链式求导......”

甄臻忽然就是举手，“师兄，能不能演算一遍。”

路舟笑了笑，“哪专业的，数学没学好吧。”

廖文秀，“也不是呢师兄，主要是研究生没选的人工智能方向，思路还没打开。”

路舟听了也不多说，他也只得拿了笔在一张白纸上给三人演示。

“事实上loss会包含我刚提到的权重w和偏置参数。

所以我们在调整w时，loss到底是增大还是减小？这就需要我们求一个lw的偏导数。

这里我们直接链式求导，然后根据loss的定义去求出第一个偏导数，再根据神经元定义的h值再次求导，再配合激活函数sigmoid最后得到总的求导公式......”

甄臻，“......”

路舟，“ok，这方法一般被叫做反向传播。

经过这个计算后，我们是可以得出对w变化时，loss函数最终的变化曲线。

而对这个entity，我们接下来可以再用一个随机梯度下降sgd的优化算法来进行优化。”

廖文秀，“......”

路舟，“sgd主要的作用在于权重和偏置值的调整。

首先我们定义一个学习率的常数，它将决定整个神经网络的训练速度。

这样，我们再逐步调整权重和偏置的过程中，loss也能够不断降低。

最后loss达到了要求，整个流程也就走完了，模型也就出来了。”

曹文聪，“......”

路舟见三人表情有些懵逼，感觉是有些尴尬，“额......”

他抹了一把脸，直接唤醒了一旁的电脑，“好吧，这么说有点虚，我直接给你们写个代码样例。

我就直接用python来示范吧，用numpy的模块。

大概呢还是按照我们刚刚的理论基础，先定义几个需要用的函数......”

五分钟后。

“好了。

大概就是这样。”

三人，“......”

这也忒快了点。

甄臻有些胆小地又举了手，“师兄。

博士和研究生差距有这么大嘛？我怎么一点听不进去......”

路舟听了就乐了，“别。

我就一本科生。

陆师兄面前我可不敢造次。”

三人，“？！”